オンチェーンの分散型 AI モデル作成プラットフォームである FLock.io は、DePIN ネットワーク IO.Net と提携して、分散型コンピューティング能力による機能を強化しています。これらのプロジェクトは、高度な分散型コンピューティングを通じて分散型 AI トレーニング プラットフォームを改善するために協力しています。このパートナーシップは、ガバナンスとコンピューティングにおける分散アプローチを促進することで、集中型 AI システムの重大な脆弱性に対処することを目的としています。
このコラボレーションは、データの独占やプライバシー侵害などのリスクを軽減するために不可欠であると考えられている、分散化に向けた広範な業界のトレンドに沿ったものです。 IO.Net の分散型コンピューティング リソースを統合することで、FLock はコミュニティ主導で中央制御の落とし穴に陥りにくい、より堅牢な AI ソリューションを提供することを目指しています。
FLock は AI モデルのトレーニングにフェデレーテッド ラーニングを利用しており、モデルはデータを再配置することなく分散データ ソースから学習し、プライバシーを維持し、悪用のリスクを軽減します。 IO.Net は、アイドル状態のコンピューティング能力を活用することで貢献し、従来のクラウド プロバイダーと比較して大幅なコスト削減を実現します。
IO.Net の CEO、Ahmad Shadid 氏は、両社間の技術的相乗効果についての見識を共有しました。 「この提携により、分散型コンピューティング能力がより利用しやすくなるだけでなく、AI 開発のための回復力のあるフレームワークの作成における一歩前進となります」とシャディッド氏は述べています。
FLock.io では、AI モデルをユーザーのデバイス上で直接トレーニングできるため、機密データがソースから流出することはありません。このアプローチはプライバシーを保護し、多様なデータを活用し、より正確で代表的な AI モデルを実現する可能性があります。
FLock.io の CEO、Jiahao Sun 氏は、分散型 AI の経済的影響についてさらに詳しく説明しました。 「分散型ソリューションは、従来のクラウド サービスに対するコスト削減策とみなされることが多いですが、その真の価値は、プライバシーを強化して機密データを処理できる能力にあります。」と彼は説明しました。 Sun は、集中型プラットフォームの現在の効率性は、最終的にはプライバシーと特殊なパフォーマンスにおける分散型モデルの利点を上回るだろうと主張しました。
サン氏は、AIの分散化は金融業界で見られる分散化運動と同じくらい重要であると主張している。彼は、AI の将来は、特に金融やヘルスケアなどの機密性の高い分野において、プライバシーとモデルの精度を強化する分散型アプローチにあると信じています。
彼はBBCに語った CryptoSlate,
「分散型 AI は、コスト削減と、集中型 AI、特にフロンティア AI のリスクに対する保護の両方でメリットがあると信じています[…]
分散型 AI の真の比類のない利点は、完全にプライバシーを保護した方法でプライベート データにアクセスできる可能性にあります。これにより、金融やヘルスケアなど、これまで一元化されたサードパーティの AI トレーニング プロバイダーがアクセスすることが困難であった業界や分野に AI がサービスを提供できるようになります。」
Sun によれば、分散型 AI はプライバシーを損なうことなくプライベート データにアクセスできるため、さまざまなドメインにわたって優れたモデル パフォーマンスを実現できる可能性があります。 「ブロックチェーンテクノロジーを統合することで、コミュニティの参加とデータセキュリティを重視したAIモデルトレーニングへの移行を促進できます」とサン氏は付け加えた。
テクノロジーが進歩するにつれて、分散型 AI に関する会話はますます重要になってきています。 FLock.io に対する Sun のビジョンには、分散型インフラストラクチャ上で動作するように AI を適応させることと、AI がより包括的で安全になる方法を再考することが含まれます。 「私たちは、分散型 AI がこれまでデータプライバシーの懸念によって妨げられていた業界にブレークスルーをもたらす可能性のある将来のアプリケーションの準備を整えています。」と Sun 氏は結論付けました。
提携が進むにつれて、FLock と IO.Net は、分散コンピューティングが AI にどのように革命を起こし、AI をより適応性が高く、プライベートで、ユーザー中心のガバナンスと整合させることができるかを引き続き模索していきます。 Sun は、ローカルで実行される分散型 AI モデルへの移行を予測しました
「AI の状況を再構築し、かつては非実用的または実現不可能と考えられていた画期的なアプリケーションへの道を開く力を持っています。」
出典: https://cryptoslate.com/flock-io-net-partner-to-train-decentralized-ai-models-to-reduce-centralized-privacy-risk/